Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Кескіндегі көрінетін кедергі
Visible interference in an image
Суреттегі шу – суреттердегі жарықтық немесе түстің кездейсоқ өзгеруі, әдетте электрондық шудың бір көрінісі. Ол сканердің немесе цифрлық камераның бейне сенсоры мен схемалары арқылы туындауы мүмкін. Суреттегі шу пленканың зернінен және идеалды фотон детекторының қажетсіз шуынан да пайда болуы мүмкін. Суреттегі шу – бейне түсірудің қажетсіз қосалқы өнімі, ол қажетті ақпаратты жасырады. Әдетте, "суреттегі шу" термині 3D емес, 2D суреттердегі шуды білдіреді. "Шу" сөзінің бастапқы мағынасы "қажетсіз сигнал" болған; АМ радиолары қабылдаған сигналдардағы қажетсіз электрлік өзгерістер естілетін дыбыстық шуды ("статикалық") тудырған. Салыстыра отырып, қажетсіз электрлік өзгерістер де "шу" деп аталады. Суреттегі шу жақсы жарықта түсірілген цифрлық фотосуреттегі көзге көрінбейтін кішкентай нүктелерден бастап, толығымен шудан тұратын оптикалық және радиоастрономиялық суреттерге дейін болуы мүмкін, олардан күрделі өңдеу арқылы шамалы ақпарат алуға болады. Мұндай шу деңгейі фотосуретте қабылдауға келмейді, себебі оның тақырыбын анықтау мүмкін болмас еді.
Image noise is random variation of brightness or color information in images, and is usually an aspect of electronic noise. It can be produced by the image sensor and circuitry of a scanner or digital camera. Image noise can also originate in film grain and in the unavoidable shot noise of an ideal photon detector. Image noise is an undesirable by product of image capture that obscures the desired information. Typically the term “image noise” is used to refer to noise in 2D images, not 3D images. The original meaning of "noise" was "unwanted signal"; unwanted electrical fluctuations in signals received by AM radios caused audible acoustic noise ("static"). By analogy, unwanted electrical fluctuations are also called "noise". Image noise can range from almost imperceptible specks on a digital photograph taken in good light, to optical and radioastronomical images that are almost entirely noise, from which a small amount of information can be derived by sophisticated processing. Such a noise level would be unacceptable in a photograph since it would be impossible even to determine the subject.
Гаусс шуы
Цифрлық кескіндердегі Гаусс шуының негізгі көздері түсіру кезінде туындайды. Сенсордың жарық деңгейіне және оның өзінің температурасына байланысты ішкі шуы болады, сондай-ақ сенсорға қосылған электрондық тізбектер өздерінің электрондық шуын қосады. Кескіндегі шудың әдеттегі моделі – Гаусс, қосымша, әр пиксел үшін тәуелсіз және сигналдың қарқындылығына тәуелсіз, бастысы Джонсон-Найквист шуынан (термиялық шу) туындайды, соның ішінде конденсаторларды қайта орнатудан туындайтын шу ("kTC шуы"). Күшейткіш шуы – бейне сенсордың "оқу шуының" маңызды бөлігі, яғни кескіннің қараңғы бөліктеріндегі тұрақты шу деңгейі. Түсті камераларда, егер көк түс арнасында жасыл немесе қызыл арнаға қарағанда күшейту жоғарырақ болса, көк арнада шу көп болуы мүмкін.
Principal sources of Gaussian noise in digital images arise during acquisition. The sensor has inherent noise due to the level of illumination and its own temperature, and the electronic circuits connected to the sensor inject their own share of electronic circuit noise. A typical model of image noise is Gaussian, additive, independent at each pixel, and independent of the signal intensity, caused primarily by Johnson–Nyquist noise (thermal noise), including that which comes from the reset noise of capacitors ("kTC noise"). Amplifier noise is a major part of the "read noise" of an image sensor, that is, of the constant noise level in dark areas of the image. In color cameras where more amplification is used in the blue color channel than in the green or red channel, there can be more noise in the blue channel.
Тұз-күкіртті шу
Майлы құйрық таралған немесе "импульстік" шуды кейде "тұз және бұрыш" шуы немесе "ұштық" шу деп атайды. "Тұз және бұрыш" шуы бар кескінде жарық аймақтарда қара пиксельдер, ал қара аймақтарда жарық пиксельдер болады. Мұндай шудың себебі аналогтан цифрлыққа түрлендіргіштердің қателіктері, берілістегі биттердің қателіктері және т.б. болуы мүмкін, сондай-ақ қараңғы/жарық пиксельдерді интерполяциялау арқылы туындайды. LCD монитордағы "өлі" пиксельдер де ұқсас, бірақ кездейсоқ емес дисплейді тудырады.
Fat tail distributed or "impulsive" noise is sometimes called salt and pepper noise or spike noise. An image containing salt and pepper noise will have dark pixels in bright regions and bright pixels in dark regions. This type of noise can be caused by analog to digital converter errors, bit errors in transmission, etc. and interpolating around dark/bright pixels. Dead pixels in an LCD monitor produce a similar, but non random, display.
Атыс шуы
Сурет сенсорынан алынған кескіннің жарық бөліктеріндегі басым шу көбінесе статистикалық кванттық құбылыстарға, яғни белгілі бір экспозиция деңгейінде тіркелген фотондар санының өзгеруіне байланысты болады. Бұл шу фотондық ату шуы деп аталады. Ату шуы Пуассон таралымын сақтайды, ал үлкен кескін қарқындылығы үшін оны Гаусс таралымымен жуықтауға болады. Ату шуының стандартты ауытқуы кескін қарқындылығының квадрат түбіріне пропорционал, ал әртүрлі пиксельдердегі шу бір-біріне тәуелсіз. Фотондық ату шуынан өзге, сурет сенсорындағы қараңғы токтан қосымша шу пайда болуы мүмкін; бұл шу кейде "қараңғы ату шуы" деп аталады. Қараңғы ток сурет сенсорының ішіндегі "қызып кеткен пиксельдерде" ең жоғары болады. Қалыпты және қызып кеткен пиксельдердің өзгермелі қара зарядын "қара кадрды алып тастау" арқылы жоюға болады, нәтижесінде тек ату шуы немесе ағып кетудің кездейсоқ компоненті қалады. Егер қара кадрды алып тастау орындалмаса немесе экспозиция уақыты қызып кеткен пиксель зарядының сызықтық заряд сыйымдылығын асып кететіндей ұзақ болса, шу тек ату шуынан ғана тұрмайды, ал қызып кеткен пиксельдер "тұз және бұрыш" шуы ретінде көрінеді.
The dominant noise in the brighter parts of an image from an image sensor is typically that caused by statistical quantum fluctuations, that is, variation in the number of photons sensed at a given exposure level. This noise is known as photon shot noise. Shot noise follows a Poisson distribution, which can be approximated by a Gaussian distribution for large image intensity. Shot noise has a standard deviation proportional to the square root of the image intensity, and the noise at different pixels are independent of one another. In addition to photon shot noise, there can be additional shot noise from the dark leakage current in the image sensor; this noise is sometimes known as "dark shot noise" Dark current is greatest at "hot pixels" within the image sensor. The variable dark charge of normal and hot pixels can be subtracted off (using "dark frame subtraction"), leaving only the shot noise, or random component, of the leakage. If dark frame subtraction is not done, or if the exposure time is long enough that the hot pixel charge exceeds the linear charge capacity, the noise will be more than just shot noise, and hot pixels appear as salt and pepper noise.
Кванттық шу (біркелкі шу)
Сезілген кескіннің пикселдерін дискретті деңгейлерге кванттау нәтижесінде туындайтын шу кванттау шуы деп аталады. Оның таралуы шамамен біртекті болады. Бұл шу сигналға тәуелді болуы мүмкін, бірақ егер басқа шу көздері дірілдеуді (dithering) тудыруға жеткілікті күшті болса немесе дірілдеу қасады қолданылса, сигналға тәуелсіз болады.
The noise caused by quantizing the pixels of a sensed image to a number of discrete levels is known as quantization noise. It has an approximately uniform distribution. Though it can be signal dependent, it will be signal independent if other noise sources are big enough to cause dithering, or if dithering is explicitly applied.
Қабықшалы дәндер
Фотопленканың түйіршігі – сигналға тәуелді шу, оның статистикалық таралуы атыс шуына ұқсас. Егер фотопленканың түйіршіктері біркелкі таратылған болса (бірдей ауданда бірдей саны), және әрбір түйіршік фотондарды сіңіргеннен кейін қара күміс түйіршігіне айналудың тең және тәуелсіз ықтималдығы болса, онда берілген аудандағы мұндай қара түйіршіктердің саны биномдық таралым бойынша кездейсоқ болады. Ықтималдығы төмен аудандарда бұл таралым атыс шуының классикалық Пуассон таралымына жақын болады. Әдетте, қарапайым Гаусс таралымы жеткілікті дәл модель ретінде қолданылады.
The grain of photographic film is a signal dependent noise, with similar statistical distribution to shot noise. If film grains are uniformly distributed (equal number per area), and if each grain has an equal and independent probability of developing to a dark silver grain after absorbing photons, then the number of such dark grains in an area will be random with a binomial distribution. In areas where the probability is low, this distribution will be close to the classic Poisson distribution of shot noise. A simple Gaussian distribution is often used as an adequately accurate model.
Анизотроптық шу
Кейбір шу көздері суреттерде айқын бағытты көрсетеді. Мысалы, сурет сенсорлары кейде қатарлық шуға немесе бағандық шуға ұшырайды.
Some noise sources show up with a significant orientation in images. For example, image sensors are sometimes subject to row noise or column noise.
Кезекті шу
Бейнедегі үнемі қайталап тұратын шудың көптеген себебі – бейне түсіру кезіндегі электрлік араласудан туындайды.
A common source of periodic noise in an image is from electrical interference during the image capturing process.
Оқу шуы
Цифрлік фотосуретте кіретін фотондар электрон түріндегі зарядқа айналады. Бұл кернеу содан кейін цифрлық камераның сигналды өңдеу тізбегінен өтеді және аналогтық-цифрлық түрлендіргіш арқылы цифрлық түрге келтіріледі. Сигналды өңдеу тізбегіндегі кез келген кернеу тербелісі, фотондар санына пропорционалды идеалды мәннен ауытқуға себеп болса, оқу шуы деп аталады.
In digital photography, incoming photons are converted to a charge in the form of electrons. This voltage then passes through the signal processing chain of the digital camera and is digitized by an analog to digital converter. Any voltage fluctuations in the signal processing chain that contribute to deviation from the ideal value, proportional to the photon count, are called read noise.
Сенсордың өлшеміне әсер ету
Экспозиция кезінде сенсордың бүкіл ауданынан жиналған жарық мөлшері – сигналдың шуға қатынасын, соның салдарынан көрінетін шу деңгейін анықтайтын сигнал деңгейлерін анықтайтын ең маңызды фактор. F санының фокустық жазықтықтағы жарық тығыздығын көрсететінін (мысалы, шаршы микрометрге фотондар саны) ескеру қажет. F саны тұрақты болғанда, фокустық қашықтық ұлғайған сайын линзаның апертурасының диаметрі де ұлғаяды, нәтижесінде линза нысаннан көбірек жарық жинайды. Экранға белгілі бір көру бұрышымен көріністі түсіруге қажетті фокустық қашықтық сенсор еніне пропорционалды болғандықтан, F саны тұрақты болғанда жиналған жарық мөлшері сенсор ауданына пропорционалды, бұл үлкен сенсорлар үшін сигналдың шуға қатынасын жақсартады. Апертура диаметрі тұрақты болғанда, жиналған жарық мөлшері сенсордың мөлшеріне тәуелсіз, ал сигналдың шуға қатынасы да сенсордың мөлшеріне тәуелсіз. Егер суреттер түсірілім шуымен шектелген режимде болса, сурет экранда бірдей өлшемге дейін өзгертілгенде немесе бірдей өлшемде басылғанда, пиксельдер саны сезілетін шу деңгейіне көп әсер етпейді – шу негізінен сенсордың бүкіл ауданындағы жарық мөлшеріне байланысты, осы ауданның пиксельдерге қалай бөлінгеніне емес. Төмен сигнал деңгейіндегі (жоғары ISO параметрлері) суреттерде оқу шуы (шудың ең төменгі деңгейі) маңызды болғанда, берілген сенсор ауданындағы пиксельдердің саны көбейсе, егер пикселге шаққандағы оқу шуы бірдей болса, сурет шулырақ болады. Мысалы, ISO 800-де Four Thirds сенсорының тудырған шу деңгейі, ISO 3200-де толық кадрлы сенсордың (ауданы шамамен төрт есе үлкен) және ISO 100-де 1/2.5" компакт камера сенсорының (ауданы шамамен 1/16 есе кішкентай) тудырған шу деңгейіне шамамен тең. Барлық камералар үшін бірдей нысанды түсіру кезінде ISO параметрі шамамен бірдей болады, сондай-ақ, бірдей жапқыш жылдамдығы мен F саны да бірдей болады, нәтижесінде толық кадрлы камерада шудың айтарлықтай азаюына себеп болады. Керісінше, егер барлық камералар бірдей апертура диаметріне ие линзаларды қолданса, ISO параметрлері камералар арасында әртүрлі болады, бірақ шу деңгейі шамамен бірдей болады.
The amount of light collected over the whole sensor during the exposure is the largest determinant of signal levels that determine signal to noise ratio for shot noise and hence apparent noise levels. It is important to note that the f number is indicative of light density in the focal plane (e. g., photons per square micron). With constant f numbers, as focal length increases, the lens aperture diameter increases, and the lens collects more light from the subject. As the focal length required to capture a scene at a specific angle of view is roughly proportional to the width of the sensor, at constant f number the amount of light collected is roughly proportional to the area of the sensor, resulting to a better signal to noise ratio for larger sensors. With constant aperture diameters, the amount of light collected is independent of the size of the sensor and signal to noise ratio for shot noise is independent of sensor size. In the case of images bright enough to be in the shot noise limited regime, when the image is scaled to the same size on screen, or printed at the same size, the pixel count makes little difference to perceptible noise levels – the noise depends primarily on the total light over the whole sensor area, not how this area is divided into pixels. For images at lower signal levels (higher ISO settings), where read noise (noise floor) is significant, more pixels within a given sensor area will make the image noisier if the per pixel read noise is the same. For example, the noise level produced by a Four Thirds sensor at ISO 800 is roughly equivalent to that produced by a full frame sensor (with roughly four times the area) at ISO 3200, and that produced by a 1/2.5" compact camera sensor (with roughly 1/16 the area) at ISO 100. All cameras will have roughly the same ISO setting for a given scene at the same shutter speed and the same f number resulting in substantially less noise with the full frame camera. Conversely, if all cameras were using lenses with the same aperture diameter, the ISO settings would be different across the cameras, but the noise levels would be roughly equivalent.
Сенсордың толтыру коэффициенті
Сурет сенсоры белгілі бір аумақтан жарық жинау үшін жеке фотосайттарға ие. Басқа электрондық тізбектердің болуына байланысты сенсордың барлық аумақтары жарық жинауға қолданылмайды. Сенсордың жоғары толтыру коэффициенті көбірек жарық жинауға және сенсордың мөлшеріне қарай ISO сезімталдығының жақсаруына мүмкіндік береді.
The image sensor has individual photosites to collect light from a given area. Not all areas of the sensor are used to collect light, due to other circuitry. A higher fill factor of a sensor causes more light to be collected, allowing for better ISO performance based on sensor size.
Сенсорлық жылу
Температура сонымен қатар сурет сенсоры тудыратын шудың мөлшеріне әсер етуі мүмкін, себебі ағып кету болады. Осыны ескере отырып, DSLR камералары жазда қысқа қарағанда көбірек шу тудыратыны белгілі. Камерада немесе компьютерде сурет сенсоры деректерін суретке айналдыруға арналған көптеген алгоритмдер шуды азайтудың қандай да бір түрін қамтиды. Мұндай процедуралар көп, бірақ олардың барлығы пикселдердегі нақты айырмашылықтар шу ма, әлде шынайы фотосуреттік бөлшектер ме екенін анықтауға тырысады, содан кейін шуды орташалап, соңғысын сақтауға ұмтылады. Дегенмен, ешбір алгоритм бұл шешімді (барлық жағдайларда) қатесіз қабылдай алмайды, сондықтан шуды жою мен шу сипаттамаларына ұқсас нәзік, төмен контрастты бөлшектерді сақтау арасында компромисс жасалады. Мысалы, біркелкі қызыл түсті аймақта өте кішкентай қара нүкте болуы мүмкін. Егер бұл бір пиксел болса, ол жалған және шу болуы мүмкін (бірақ бұл сөзсіз емес); егер ол бірнеше пикселді толығымен дұрыс пішінде жапса, онда бұл сурет түсіру сенсорындағы пикселдер тобындағы ақау болуы мүмкін (жалған және қаланған, бірақ қатаң айтқанда шу емес); егер пішіні дұрыс болмаса, онда бұл суреттегі нақты ерекшелік болуы мүмкін. Бірақ нақты жауап жоқ. Бұл шешімге сурет көзінің және адам көру қабілетінің ерекшеліктерін білу көмектеседі. Көптеген шуды азайту алгоритмдері хромалық шуды күштірек азайтады, себебі жоғалту қаупі бар маңызды хромалық бөлшектер өте аз. Сонымен қатар, көптеген адамдар люминанстық шуды көзге аса жағымсыз деп санамайды, себебі оның текстуралы пішіні пленка дәншегіне ұқсайды. Берілген камераның жоғары сезімталдықтағы сурет сапасы (немесе RAW өңдеу процесі) шуды азайту үшін қолданылатын алгоритмнің сапасына тікелей байланысты болуы мүмкін. ISO сезімталдығы артқан сайын шу деңгейі де артады, сондықтан көптеген камера өндірушілері жоғары сезімталдықтарда шуды азайтудың күшін автоматты түрде арттырады. Бұл жоғары сезімталдықтарда екі жағдайға байланысты сурет сапасының нашарлауына әкеледі: шу деңгейі артады және шуды азайтудың күштілігінен ұсақ бөлшектер тегістеледі. Өте күшті шу жағдайларында, мысалы, өте алыс объектілердің астрономиялық суреттерінде, мәселе шуды азайту емес, көп шудың арасындағы аз ғана ақпаратты алу болып табылады; техникалар әртүрлі, үлкен кездейсоқтықтағы деректерде шағын жүйеліліктерді іздеуге бағытталған.
Temperature can also have an effect on the amount of noise produced by an image sensor due to leakage. With this in mind, it is known that DSLRs will produce more noise during summer than in winter. Most algorithms for converting image sensor data to an image, whether in camera or on a computer, involve some form of noise reduction. There are many procedures for this, but all attempt to determine whether the actual differences in pixel values constitute noise or real photographic detail, and average out the former while attempting to preserve the latter. However, no algorithm can make this judgment perfectly (for all cases), so there is often a tradeoff made between noise removal and preservation of fine, low contrast detail that may have characteristics similar to noise. A simplified example of the impossibility of unambiguous noise reduction: an area of uniform red in an image might have a very small black part. If this is a single pixel, it is likely (but not certain) to be spurious and noise; if it covers a few pixels in an absolutely regular shape, it may be a defect in a group of pixels in the image taking sensor (spurious and unwanted, but not strictly noise); if it is irregular, it may be more likely to be a true feature of the image. But a definitive answer is not available. This decision can be assisted by knowing the characteristics of the source image and of human vision. Most noise reduction algorithms perform much more aggressive chroma noise reduction, since there is little important fine chroma detail that one risks losing. Furthermore, many people find luminance noise less objectionable to the eye, since its textured appearance mimics the appearance of film grain. The high sensitivity image quality of a given camera (or RAW development workflow) may depend greatly on the quality of the algorithm used for noise reduction. Since noise levels increase as ISO sensitivity is increased, most camera manufacturers increase the noise reduction aggressiveness automatically at higher sensitivities. This leads to a breakdown of image quality at higher sensitivities in two ways: noise levels increase and fine detail is smoothed out by the more aggressive noise reduction. In cases of extreme noise, such as astronomical images of very distant objects, it is not so much a matter of noise reduction as of extracting a little information buried in a lot of noise; techniques are different, seeking small regularities in massively random data.
Видео шуы
Видео және теледидарда шу – электрондық шудың салдарынан сурет үстіне түсетін кездейсоқ нүктелерден тұратын бейне, нашар (аналогты) теледидар қабылдау немесе VHS таспаларында көрінетін "қар" сияқты құбылыс. Кедергілер мен статикалық шу да шудың басқа түрлері болып табылады, себебі олар қаланбаған, бірақ кездейсоқ емес және радио мен теледидар сигналдарына әсер етеді. MPEG 2 форматында кодталған бейнелерде қысылудан туындаған артефакт ретінде цифрлық шу кездесуі мүмкін.
In video and television, noise refers to the random dot pattern that is superimposed on the picture as a result of electronic noise, the "snow" that is seen with poor (analog) television reception or on VHS tapes. Interference and static are other forms of noise, in the sense that they are unwanted, though not random, which can affect radio and television signals. Digital noise is sometimes present on videos encoded in MPEG 2 format as a compression artifact.
Пайдалы шу
Шудың жоғары деңгейі көбінесе қолайсыз, бірақ кейбір жағдайларда белгілі бір мөлшердегі шу пайдалы болуы мүмкін, мысалы, дискреттеу артефактілерін (түс жолақтары немесе плакаттану эффектісін) болдырмау үшін. Кейбір шулар көзге көрінетін қалыптықты (көрінетін қатаңдықты) арттырады. Мұндай мақсаттар үшін әдейі қосылған шу дитер деп аталады; ол сигнал-шу қатынасын нашарлатса да, суретті қабылдауды жақсартады.
High levels of noise are almost always undesirable, but there are cases when a certain amount of noise is useful, for example to prevent discretization artifacts (color banding or posterization). Some noise also increases acutance (apparent sharpness). Noise purposely added for such purposes is called dither; it improves the image perceptually, though it degrades the signal to noise ratio.
Төмен және жоғары ISO техникалық тексеру
Цифрлық камерадағы бейне сенсорында пикселдердің белгілі бір саны болады (ол камераның жарияланған мегапиксельдерін анықтайды). Бұл пикселдердің ұңғыма тереңдігі деп аталады. Пикселдік ұңғыманы қап ретінде елестетуге болады. Цифрлық камерадағы ISO параметрі – сигнал өңдеу тізбегіндегі пайдаланушы реттей алатын (аналогты) күшейтудің бірінші (кейде жалғыз) параметрі. Ол бейне сенсордың шығыс кернеуіне қолданылатын күшейту мөлшерін анықтайды және оқу шуына тікелей әсер етеді. Цифрлық камера жүйесіндегі барлық сигнал өңдеу құрылымдарында шу деңгейі болады. Сигнал деңгейі мен шу деңгейі арасындағы айырмашылық сигнал-шу қатынасы деп аталады. Сигнал-шу қатынасының жоғарылауы – сурет сапасының жақсаруын білдіреді. Күннөлді күнінде, баяу жапқыш жылдамдығы, кең апертура немесе осы үш фактордың комбинациясы пикселдік ұңғымаларды толығымен толтыруға немесе олардың сыйымдылығына жақындатуға жеткілікті фотондарды бейне сенсорына жеткізуі мүмкін. Егер пикселдік ұңғымалардың сыйымдылығы артық болса, бұл экспозицияның артық болуымен тең. Пикселдік ұңғымалар сыйымдылыққа жақын болғанда, бейне сенсорына түскен фотондардың өзі бейне сенсорда электрондардың шығарылуын қоздыруға жеткілікті энергияны тудырады және бейне сенсордың шығысында жеткілікті кернеуді жасайды, себебі ISO күшейтуі бейне сенсордың төмен кернеуін күшейтеді және қалған сигнал өңдеу электроникасы арқылы жоғары сигнал-шу қатынасын қамтамасыз етеді. Көрініп тұрғанындай, жоғары ISO параметрі (дұрыс қолданылғанда) өзінен-өзі жоғары шу деңгейін тудырмайды, керісінше, жоғары ISO параметрі оқу шуын азайтады. Жоғары ISO параметрін қолданған кезде көбінесе байқалатын шудың артуы – қазіргі технологияның техникалық шектеулерінен туындаған ату шуының күшеюі және динамикалық диапазонның төмендеуі салдарынан болады.
An image sensor in a digital camera contains a fixed amount of pixels (which define the advertised megapixels of the camera). These pixels have what is called a well depth. The pixel well can be thought of as a bucket. The ISO setting on a digital camera is the first (and sometimes only) user adjustable (analog) gain setting in the signal processing chain. It determines the amount of gain applied to the voltage output from the image sensor and has a direct effect on read noise. All signal processing units within a digital camera system have a noise floor. The difference between the signal level and the noise floor is called the signal to noise ratio. A higher signal to noise ratio equates to a better quality image. In bright sunny conditions, a slow shutter speed, wide open aperture, or some combination of all three, there can be sufficient photons hitting the image sensor to completely fill, or otherwise reach near capacity of the pixel wells. If the capacity of the pixel wells is exceeded, this equates to over exposure. When the pixel wells are at near capacity, the photons themselves that have been exposed to the image sensor, generate enough energy to excite the emission of electrons in the image sensor and generate sufficient voltage at the image sensor output, as the ISO gain will amplify the low voltage from the image sensor and generate a higher signal to noise ratio through the remaining signal processing electronics. It can be seen that a higher ISO setting (applied correctly) does not, in and of itself, generate a higher noise level, and conversely, a higher ISO setting reduces read noise. The increase in noise often found when using a higher ISO setting is a result of the amplification of shot noise and a lower dynamic range as a result of technical limitations in current technology.